La Inteligencia Artificial (IA), el Machine Learning (ML), el Deep Learning (DL) y la ciencia de datos (DS) son algunas de las tecnologías modernas que dominan al mundo. Algunos ejemplos de cómo se introdujeron sutilmente en la vida cotidiana de millones de usuarios son:
- Desbloquear teléfonos inteligentes con nuestras caras.
- Obtener asistencia virtual en sitios web en línea con chatbots.
- Tener correos electrónicos no deseados filtrados a la carpeta de correo no deseado sin abrirlos, y un largo etc.
Además, con un número cada vez mayor de empresas que introducen innovaciones, el alcance para desarrollar nuevas tecnologías es ilimitado. Las organizaciones están aprovechando el potencial de la IA y el Machine Learning para agilizar procesos internos y analizar información del proceso. Con esta base crean un volumen de datos y conocimiento que soporta el principio para desarrollar estrategias de crecimiento.
A medida que más y más empresas confían en la IA y el Machine Learning para su funcionamiento, también crece la necesidad de profesionales capacitados en IA y ML. Cubrir las brechas de la industria y manejar proyectos es urgente.
Si quieres hacer una carrera satisfactoria en Inteligencia Artificial, lee esta guía paso a paso.
¿Cómo empezar una carrera en Inteligencia Artificial?
Debes seguir los pasos que se enumeran a continuación:
Paso 1: Aprende los conceptos básicos
Conoce los conceptos y habilidades que debe poseer un profesional de IA. Si bien podría ser difícil adquirirlos todos, trazar una posible trayectoria enfocada en un área puede ser un buen principio.
Programación
Para desarrollar una carrera en IA, debes ser versado en diferentes lenguajes de programación como Python, Java, R, C++, etc. Un Certificado Profesional en programación, en Big Data o Ciencia de datos o en Tecnología puede ofrecerte el conocimiento para dominar estos nuevos panoramas profesionales. También te dará a conocer los algoritmos de uso común y cómo se crean los modelos de IA o ML.
¿Sabías que…? Un lenguaje de programación es un lenguaje informático que se utiliza para desarrollar programas de software, scripts o alimentar instrucciones en diferentes máquinas.
Python, Java y C++ son algunos de los lenguajes de programación más utilizados en los sistemas de IA y ML. Les proporciona herramientas para realizar actividades similares a las de un cerebro humano.
Matemáticas y Estadística
Un profesional de IA debe tener un conocimiento profundo e interés en las matemáticas, estadística y probabilidad. Son útiles para desarrollar programas que pueden superar la inteligencia del cerebro humano, realizar tareas complejas, priorizar el trabajo crítico y funcionar sin intervención humana.
Tener control sobre las estadísticas permite a la Inteligencia Artificial dar sentido a conjuntos de datos, identificar patrones y construir mejores modelos de Machine Learning.
¿Sabías que…?: Necesitas tener conocimientos de estadística, matemáticas y programación para sobresalir en la IA. Se requieren habilidades estadísticas para comprender algoritmos complejos e identificar patrones y matemáticas y para garantizar el funcionamiento de los modelos de IA y ML.
Algoritmos de aprendizaje automático
Debes comprender los diferentes tipos de algoritmos y cómo funcionan para desarrollar y diseñar modelos de IA y ML, ya que forman la base de los sistemas impulsados por IA. Los algoritmos de ML son reglas e instrucciones no escritas que la máquina tiene que seguir mientras realiza tareas.
También ayuda a identificar patrones de datos y hace predicciones o recomendaciones sobre tendencias.
¿Cómo se puede aprender Inteligencia Artificial?
Puedes aprender los conceptos básicos de los algoritmos de IA tomando cursos avanzados.
Realizar cursos de certificación en Inteligencia Artificial con Emeritus puede ayudarte a construir una base sólida. Con esta capacitación obtendrás las habilidades para marcar la diferencia en tu organización.
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Conceptos comunes de IA
El Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN) y Computer Vision (CV) son los dos pilares más críticos de un sistema de Inteligencia Artificial:
- La PNL permite que las máquinas entiendan el lenguaje humano. Proporciona a los sistemas modernos herramientas y consejos para interactuar y aprender de su entorno.
- CV permite a las máquinas ver, comprender e interpretar el entorno que las rodea. Generalmente se utiliza en el reconocimiento de objetos, búsqueda de imágenes, etc.
La PNL y la CV juntas enseñan a los sistemas de IA a interactuar, adaptarse y aprender de su entorno. También ayudan a las máquinas de IA y ML a lograr una precisión y un rendimiento a nivel humano.
Paso 2: Adquirir experiencia trabajando con datos
Los datos son un elemento esencial para la IA o ML. Ayudan a las máquinas a actualizarse y aprender de sus errores.
La IA o ML actúan como el cerebro humano: analizan una situación y toman decisiones a partir de datos acumulados y recopilados del pasado.
Puedes tomar diferentes cursos de ciencia de datos para comprender los conceptos básicos y acostumbrarse a trabajar con grandes conjuntos de datos.
Paso 3: Realizar programas de formación avanzada
Con el aumento de empresas que introducen la IA en sus negocios, la demanda de profesionales con habilidades avanzadas está aumentando. Un informe reveló que las oportunidades de trabajo en IA casi se han duplicado entre junio de 2015 y junio de 2018. El informe reveló además que los trabajos que requieren habilidades de IA han aumentado en casi un 40%. Para destacar en tu carrera, es esencial realizar cursos de certificación que te ayuden a adquirir habilidades demandadas y a añadir valor a tu currículum.
Emeritus ofrece variedad de programas en su amplio portafolio. Incluye cursos de certificación en ciencia de datos, inteligencia artificial, transformación digital, tecnología y campos similares. Cada uno de ellos impartido por las universidades de renombre con las que se ha asociado Emeritus. Juntos proporcionan un plan de estudios rico en conocimientos. Inscribirte en cualquiera de ellos te ayudará a proyectar tu carrera.
